Імовірнісні та статистичні характеристики моделі виділення найбільш стабільних об’єктів класів

Abstract

Розглядається консенсусний підхід до прийняття рішень. Консенсус будується на основі двох алгоритмів, що є максимально несхожі за числом об’єктів, на яких не досягається консенсус. Підхід дає можливість виділяти найбільш стабільні об’єкти, на яких досягається консенсус максимально несхожих алгоритмів. Одночасно підхід дає можливість будувати оцінки ймовірностей попадання кожного об’єкта до однієї із трьох груп об’єктів: групи об’єктів, на яких досягається правильний консенсус, групи об’єктів, на яких консенсусні алгоритми одночасно помиляються, та групи об’єктів, на яких не досягається консенсус.